Bij radiologie draait het in de toekomst om slimme en snelle beeldverwerking. Om dat te realiseren, zijn onderzoek en ondernemerschap nodig. In dat kader hebben het Radboudumc, Thirona en UMC Utrecht spin-off Quirem Medical samen het project Radiologie van de Toekomst opgestart. Hierbinnen moeten slimme beeldanalyses voor iedereen beschikbaar komen.
De initiatiefnemers zijn van mening dat de analyse en beoordeling van radiologie beelden beter, sneller en inventiever kan. Het project wordt, met het oog op de versterking van de economie in Gelderland en Overijssel, gestimuleerd door het Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling (EFRO). Het project Radiologie van de Toekomst ontvangt anderhalf miljoen euro subsidie van het EFRO.
Bundeling van specialismen
De Radboudumc spin-off Thirona ontwikkelt met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) algoritmes voor het analyseren van medische beelden. "Het duurt enige tijd voordat je een algoritme hebt ontwikkeld dat net zo goed functioneert als de gemiddelde arts, of soms zelfs beter. Maar dan levert het ook grote voordelen op. Het verlaagt bijvoorbeeld de werkdruk bij artsen en kan bijdragen aan een snellere en nauwkeurigere diagnose voor patiënten", zegt directeur Eva van Rikxoort. Momenteel analyseert Thirona, voor honderden ziekenhuizen wereldwijd, CT-scans van patiënten met longziekten. In het project Radiologie van de Toekomst zullen nieuwe algoritmes voor oncologie en taaislijmziekte ontwikkeld worden.
Quirem Medical is een spin-off van het UMC Utrecht. Het bedrijf produceret kleine radioactieve bolletjes (holmium-microsferen). Die worden met name ingezet bij de behandeling van patiënten met (uitgezaaide) leverkanker. De bolletjes worden in een bloedvat gespoten. Ze hopen zich vervolgens op in de haarvaten van de tumor die zo van binnenuit, met plaatselijke straling, gedood wordt. "Om te bepalen welke patiënten in aanmerking komen, om de microsferen te volgen tijdens de behandeling en om de juiste dosis voor elke tumor te bepalen. In deze vorm van precision medicine is beeldvorming echt onmisbaar”, aldus directeur Jan Sigger.
Onderzoek en ondernemerschap
Namens het Radboudumc zijn hoogleraar functionele beeldanalyse Bram van Ginneken en medisch bioloog Frank Nijsen bij het project betrokken. Zij zien de duidelijke voordelen van het samenwerkingsproject. “We doen hier onderzoek en bij goede resultaten weet je dat er een bedrijf is dat er ook iets mee gaat doen. Dat is helaas lang niet altijd het geval", stelt van Ginneken.
Bijkomend voordeel is dat de mensen die nu opgeleid worden in de AI in de regio aan de slag kunnen bij bedrijven als Thirona en Quirem. “Technisch geneeskundigen van de Universiteit Twente gaan graag bij ons aan de slag,” zo voegt Nijsen toe.
Radiologie van de toekomst
Van Ginneken zet in het project met name in op de ontwikkeling van bruikbare algoritmes voor de oncologie. "Steeds meer behandelmogelijkheden maken dat patiënten met kanker langer leven. Dat betekent dat er ook steeds meer scans worden gemaakt om het verloop van de ziekte en de behandeling te monitoren. Wordt een tumor kleiner of groter? Komen er uitzaaiingen bij, welke zijn geschikt voor behandeling? Dergelijke vragen kunnen in principe ook beantwoord gaan worden door slimme algoritmen die de scans automatisch lezen en beoordelen. Wij gaan software ontwikkelen die de beelden van darmkanker, prostaatkanker, borstkanker, botkanker analyseert. Op basis daarvan kan het behandelteam nauwkeuriger plannen. Dat is de richting die we in dit onderzoeks- en ontwikkelproject inslaan. Kennis neerslaan in te vermarkten producten waar zowel patiënt als arts baat bij hebben. Zo maak je impact.”
Nijsen en Quirem hebben dezelfde doelen als Van Ginneken. Het verbeteren en verfijnen van de behandeling. Dat kan bijvoorbeeld wanneer het mogelijk is microsferen niet allen vooraf, maar ook tijdens de 'reis en bestemming' van de behandeling te volgen. “Onze microsferen zijn zichtbaar te maken tijdens de behandeling. Als je weet waar ze vastlopen, kun je ook de straling berekenen die wordt afgegeven. Die dosis is dan tijdens de behandeling te vergelijken met de dosis die nodig is om de tumor ook echt goed aan te pakken. Als een van de weinige in Europa beschikt het Radboudumc met het MITeC over enkele innovatieve operatiekamers waarin we dat goed kunnen onderzoeken en ontwikkelen. Je ziet onmiddellijk wat je doet. Het zou mooi zijn als we door dit project de locatie en tumorgrootte automatisch kunnen berekenen, gevolgd door een advies over de optimale bestralingsdosis. Dat zijn de vergezichten van de Radiologie van de Toekomst.”
De toepassing van AI binnen de ontwikkeling van de radiologie is een trend die al enkele jaren te zien is. Technologie om beeldinterpretatie te verbeteren door toepassing van kunstmatige intelligentie is volgens Jonas Castelijns, inmiddels voormalig hoogleraar radiologie bij Amsterdam UMC, al sinds 2015 de ‘big thing’ in radiologie.
